[发明专利]用于脸部防欺骗的方法、服务器和设备

说明书

本文提供了用于脸部防欺骗的方法、服务器和设备。在一些实施例中，提供了脸部防欺骗方法。所述方法包括：从用户设备接收用户的脸部的多个图像，所述多个图像中的每个图像对应于一个脸部表情，所述脸部表情为所述用户对于多个交互质询中的每个交互质询而做出的响应，所述多个交互质询是从交互质询库随机选择的；将所述多个图像拼接为拼接图像；使用卷积神经网络CNN分类器获得所述拼接图像的置信度得分；以及基于所述置信度得分与阈值的比较来确定所述用户的脸部的真实性。

技术领域

本文一般性地而非唯一地涉及用于脸部防欺骗的方法、服务器和设备。

背景技术

“电子化了解你的客户(eKYC)”是实体为验证其用户的身份并评估非法意图的潜在风险而进行的数字尽职调查处理。在eKYC处理中，有时会使用脸部识别来基于脸部生物特征验证用户的身份。在脸部识别处理中，脸部真实性检测是用来确定为脸部识别而拍摄的自拍脸部图像是来自真人还是来自攻击(例如，屏幕截图、纸质打印件或面具)的一项重要的防欺骗过程。

现有的脸部防欺骗采用两种主要方法：一种方法主要依靠用户的合作来拍摄大量的脸部图像以确定脸部的真实性，另一种方法主要依靠服务器侧的算法来分析一个静止的脸部图像以确定脸部的真实性。这两种主要方法有很大的缺点。例如，第一种方法可能给用户带来明显的不良体验，因为它需要用户合作进行多种交互(例如转头、开口、眨眼等)以获取所需的大量脸部图像。至于第二种方法，由于仅使用一个图像来确定脸部的真实性，而脸部其他视角(例如偏航角或俯仰角)的图像则被丢弃，因此在脸部真实性检测时无法达到令人满意的准确度。

因此，存在提供试图克服或至少最小化上述问题的方法和设备的需求。

发明内容

根据本文的实施例，提供了一种脸部防欺骗方法。所述方法包括：从用户设备接收用户的脸部的多个图像，所述多个图像中的每个图像对应于一个脸部表情，所述脸部表情为所述用户对于多个交互质询中的每个交互质询而做出的响应，所述多个交互质询是从交互质询库随机选择的；将所述多个图像拼接为拼接图像；使用卷积神经网络(CNN)分类器获得所述拼接图像的置信度得分；以及基于所述置信度得分与阈值的比较来确定所述用户的脸部的真实性。

根据本文的另一实施例，提供了一种脸部防欺骗方法。所述方法包括：从服务器接收对多个交互质询的请求，其中，所述多个交互质询是从交互质询库随机选择的；拍摄用户的脸部的多个图像，所述多个图像中的每个图像对应于一个脸部表情，所述脸部表情为所述用户对于多个交互质询中的每个交互质询而做出的响应；以及将所述拍摄的多个图像发送给所述服务器以获得置信度得分，以便基于所述置信度得分与阈值的比较来确定所述脸部的真实性。

根据本文的另一实施例，提供了一种脸部防欺骗服务器。所述服务器包括：至少一个处理器；以及耦接至所述至少一个处理器且存储有用于由所述至少一个处理器执行的编程指令的存储器，所述编程指令指示所述服务器：从用户设备接收用户的脸部的多个图像，所述多个图像中的每个图像对应于一个脸部表情，所述脸部表情为所述用户对于多个交互质询中的每个交互质询而做出的响应，所述多个交互质询是从交互质询库随机选择的；将所述多个图像拼接为拼接图像；使用卷积神经网络(CNN)分类器获得所述拼接图像的置信度得分；以及基于所述置信度得分与阈值的比较来确定所述用户的脸部的真实性。

根据本文的另一实施例，提供了一种用于脸部防欺骗的设备，所述设备包括：至少一个处理器；以及耦接至所述至少一个处理器且存储有用于由所述至少一个处理器执行的编程指令的存储器，所述编程指令指示所述设备：从服务器接收对多个交互质询的请求，其中，所述多个交互质询是从交互质询库随机选择的；拍摄用户的脸部的多个图像，所述多个图像中的每个图像对应于一个脸部表情，所述脸部表情为所述用户对于多个交互质询中的每个交互质询而做出的响应；以及将所述拍摄的多个图像发送给所述服务器以获得置信度得分，以便基于所述置信度得分与阈值的比较来确定所述脸部的真实性。

附图说明